Ключевые идеи книги: Будущее без работы. Технологии, автоматизация и стоит ли их бояться. Дэниел Сасскинд

Ключевые идеи книги: Будущее без работы. Технологии, автоматизация и стоит ли их бояться. Дэниел Сасскинд
Smart Reading

Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг
Это саммари – сокращенная версия книги «Будущее без работы. Технологии, автоматизация и стоит ли их бояться» Дэниела Сасскинда. Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.

Джон Кей, изобретатель ткацкого станка, хотел облегчить труд людей, но чудом спасся от разъяренной толпы – благодаря друзьям, которые завернули его в ковер и перенесли в безопасное место. Начиная со времен промышленной революции человеческий труд непрерывно совершенствуется и автоматизируется. И это положительно влияет на качество жизни. Однако, как только происходит очередной технологический скачок, людей охватывает страх автоматизации. Порой он настолько силен, что ведет к технологическому вандализму. Люди крушат машины и готовы растерзать их изобретателей. Оправдан ли этот страх? Останутся ли люди без работы из-за машин? Стоит ли получать традиционное образование, когда мир стоит на пороге тотальной автоматизации?

Ключевые идеи книги: Будущее без работы. Технологии, автоматизация и стоит ли их бояться. Дэниел Сасскинд

Оригинальное название:

A World Without Work: Technology, Automation, and How We Should Respond

Автор:

Daniel Susskind

www.smartreading.ru (http://www.smartreading.ru/)

Работа не для всех

Всего несколько поколений назад подавляющее большинство людей жили за чертой бедности. И только работа позволяла им не умереть с голоду, и то не всегда. Поэтому они так боялись ее лишиться.

Наши современники, которые родились после Второй мировой войны и не застали голода, лишений и неопределенности, тоже не представляют себе жизни без работы. Мы выросли с убеждением, что, если старательно учиться и усердно работать, жизнь будет размеренной и предсказуемой, а благосостояние будет расти. По сути, вся наша жизнь крутится вокруг работы: сначала мы к ней готовимся, затем – выполняем, а потом, на пенсии, наслаждаемся ее результатами.

В следующие десятилетия мы будем жить еще лучше, богаче и интереснее благодаря научно-техническому прогрессу. Однако неизбежная автоматизация всех сфер жизни приведет к тому, что хорошей, достойно оплачиваемой работы для людей будет меньше. Вероятно, на всех жителей планеты ее не хватит.

В Великобритании 30 % рабочих уверены, что машины заменят их в ближайшие 20 лет.

С одной стороны, это не так плохо: можно будет жить в свое удовольствие, не дожидаясь пенсии. С другой – это страшно и непривычно. Однако нечто похожее происходит уже более 250 лет – со времен промышленной революции. Одни профессии полностью умирают, другие видоизменяются, третьи появляются.

Возьмем, к примеру, сельское хозяйство. Сегодня в этой сфере занято во много раз меньше людей, чем 100–200 лет назад. Фермеры все еще нужны, но не в таком количестве. Рабочих в полях уже почти полностью заменили машины.

Технологическая безработица реальна как никогда. И уже сегодня важно знать, что ждет нас в будущем:

? Хватит ли работы на всех?

? Что делать, если однажды мы окажемся в мире без работы?

? Какова роль государства в новом мире?

Ответы на эти и другие вопросы дает Дэниел Сасскинд в книге «Будущее без работы. Технология, автоматизация и стоит ли их бояться». Автор уверен, что ждать Большого взрыва, когда однажды утром люди проснутся и не найдут, чем заняться, не стоит, а к изменениям можно подготовиться.

Присвоение задач

С каждым годом машины делают все больше работы, которую раньше выполняли люди. Постепенно они присваивают себе человеческие задачи и способности, которые можно разделить на три основных типа – физические, когнитивные и эмоциональные.

Физические задачи

К этому виду задач относится все, что раньше люди делали руками. Их уже практически полностью автоматизировали.

Доильные машины, беспилотные тракторы и сеялки, дроны, пасущие овец и коров, роботы, собирающие апельсины и виноград, автоматические опрыскиватели и сортировщики продуктов – все эти технологические инновации повысили эффективность выполнения задач, но лишили людей работы.

Физический труд человека в развитых странах уже стал редкостью во многих отраслях.

В Японии дроны опрыскивают около 90 % полей.

В Великобритании есть ферма, которая сеет, выращивает и убирает ячмень без участия людей.

Американский сельскохозяйственный концерн Cargill использует систему распознавания лиц для мониторинга самочувствия коров.

На автомобильных производствах около 80 % работы выполняют роботы.

За восьмичасовой рабочий день человек-строитель может качественно уложить 300–600 кирпичей. А робот-строитель Sam100 – более 3000.

По прогнозам компании Balfour Beatty, в 2050 году на строительных площадках не останется людей.

Мир стоит на пороге революции в управлении транспортными средствами. Ежесекундно в мире кто-то получает травму в результате ДТП, а каждые 20 секунд кто-то погибает. Беспилотные автомобили должны сделать города более безопасными. Но что делать водителям – представителям одной из самых многочисленных профессий? Все они рискуют остаться без работы уже в ближайшие годы.

Ford обещает выпустить безопасный беспилотный автомобиль уже в 2021 году.

Представители Tesla заявили, что автомобили компании уже обладают уровнем безопасности, значительно превышающим человеческий.

Беспилотники оккупируют не только дороги, но и воздушное пространство.

Amazon запатентовала «гнезда для дронов» – здания, где электронные летающие курьеры будут «жить» в ожидании новых задач.

Когнитивные задачи

Современные машины способны не только взаимодействовать с физическим миром, но и выполнять более сложные задачи – мыслить и анализировать. Искусственный интеллект уже присваивает задачи из сложных сфер, изначально не связанных с расчетами и вычислениями, например из сферы юриспруденции.

Система для рассмотрения кредитных соглашений, созданная компанией JP Morgan, за несколько секунд выполняет задачу, требующую 460 тысяч человеко-часов.

Программа, разработанная по заказу юридической фирмы Allen & Overy, способна подготовить документы для сделок с деривативами всего за три минуты, а опытный юрист тратит на эту задачу около трех часов.

Впечатляюще выглядят результаты машин в медицинской диагностике.

Программа компании Deep Mind производит диагностику 50 заболеваний глаз с погрешностью 5,5 %. Лишь два из восьми опытных офтальмологов показали более высокий результат.

Во всем, что связано с расчетами, машины превосходят человека.

Система искусственного интеллекта японской компании Fukoku Life Insurance рассчитывает страховые выплаты, выполняя работу 34 сотрудников.